Статьи по теме recommendations

Публикации по теме 'recommendations'

Да, нет: служба рекомендаций фильмов

Да, Нах: новозеландский сленг означает да или, возможно, нет например . Да, нет — это приложение для рекомендаций фильмов, созданное с помощью системы рекомендаций Good Enough (GER) с использованием API themoviedb.org для информации о фильмах и Hapi.js в качестве веб-фреймворка. и Angular.js для внешнего кода. Источник здесь

Раскрываем секреты персональных рекомендаций Instagram

Instagram стал одной из самых популярных социальных сетей в мире с более чем 1 миллиардом активных пользователей в месяц. За кулисами Instagram использует различные методы машинного обучения и глубокого обучения для расширения своих функций, таких как распознавание изображений и видео, сжатие изображений и видео, поиск и рекомендации. Одной из наиболее важных областей, в которых Instagram использует машинное обучение, является распознавание изображений и видео. Instagram использует..

Мои 5 лучших книг по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению

Области науки о данных и машинного обучения стали очень популярными в последние годы. Свое место в литературе занимают статистика и математика. Хотя наука о данных не очень новый термин, она стала областью интереса для всех благодаря открытым библиотекам, доступным исследователям. Как и в любой области, необходима основа для понимания теоретической части этой области. Это станет основой, и я поделюсь некоторыми источниками, которые считаются надежными в моем приключении по машинному..

Оценка модели совместной фильтрации

Итак, когда я столкнулся с оценкой любой модели рекомендаций, я задался вопросом, как мы можем это сделать, если у нас нет меток. В основном Unsupervised характеризуется отсутствием ярлыков, и все же мы смогли его оценить. Позже, я искал на многих платформах, чтобы изучить эту оценку, я не получил ничего, кроме двусмысленности. Но это очень простой трюк, и его очень легко понять. Итак, предположим, что вы использовали декомпозицию по сингулярным значениям (SVD) для расчета показателя..

Обзор статьи: Нравятся ли лояльным пользователям лучшие рекомендации ?

Мы будем исследовать новую загадку науки о данных, касающуюся лояльных пользователей, в статье под названием «Получают ли лояльные пользователи лучшие рекомендации? Понимание точности рекомендаций с точки зрения времени» Ключевые моменты В научной письменной форме каждая статья, выражение и предложение должны передавать идею или концепцию в научной манере. Чтобы лучше понять научное письмо, важно сначала определить ключевые моменты, представленные в статье. Это помогает создать..

Создание простой персонализированной поисковой системы с помощью Spark и Elasticsearch

Вступление Хммм, когда я ищу star , в результатах поиска IMDB нет Звездных войн ; эти результаты поиска не ошибочные; но они на самом деле не принимают во внимание мои личные предпочтения в отношении фильмов (это имеет смысл для общей базы данных, такой как IMDB). Но ради интереса давайте создадим простой поиск, учитывающий личные предпочтения. Если я наберу star , я ожидаю появления Звездных войн или Звездного пути , потому что мне нравятся научно-фантастические сюжеты! Для..

Игра с потерями для персонализации поискового рейтинга

Цель любого алгоритма поиска может варьироваться в зависимости от используемой платформы. В то время как некоторые платформы нацелены на увеличение вовлеченности веб-сайта (например, количество кликов и время, затраченное на поиск новостных статей), другие стремятся максимизировать конверсию (например, покупку товаров или услуг, которые ищут), а в случае двусторонних торговых площадок нам часто нужно оптимизировать результаты поиска для обеих сторон рынка, то есть для продавцов и..